Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему
Матрицы межаттракторных расстояний в оценке влияния природно-климатических факторов среды на состояние психофизиологических функций учащихся Югры
ВАК РФ 03.01.02, Биофизика

Автореферат диссертации по теме "Матрицы межаттракторных расстояний в оценке влияния природно-климатических факторов среды на состояние психофизиологических функций учащихся Югры"

г

и 3

На правах рукописи

Буров Игорь Викторович

МАТРИЦЫ МЕЖАТТРАКТОРНЫХ РАССТОЯНИЙ В ОЦЕНКЕ ВЛИЯНИЯ ПРИРОДНО-КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ СРЕДЫ НА СОСТОЯНИЕ ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ УЧАЩИХСЯ ЮГРЫ

03.01.02 - Биофизика (биологические науки)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук

Сургут-2013

Работа выполнена в НИИ Биофизики и медицинской кибернетики ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО - Югры»

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Филатов Михаил Александрович

доктор биологических наук, профессор кафедры биофизики и нейрокибернетики Института естественных и технических наук ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО - Югры»

Ковалев Игорь Викторович

доктор медицинских наук, профессор кафедры биофизики и функциональной диагностики ГБОУ ВПО «Сибирский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения и социального развития РФ

Яхно Татьяна Анатольевна

доктор биологических наук, с.н.с. отдела радиофизических методов в медицине

ФГБУН «Институт прикладной физики РАН »

Ведущая организация: ГБОУ ВПО «Ростовский

государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения и социального развития РФ

Защита состоится "9 " ноября 2013 г. в 15.00 часов на заседании диссертационного совета Д 800.005.02 при ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет Ханты-Мансийского автономного округа - Югры» по адресу: 628412, Тюменская область, г. Сургут, пр. Ленина, 1.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ГБОУ ВПО «Сургутского государственного университета Ханты-Мансийского автономного округа Югры» по адресу: 628412, Тюменская область, г. Сургут, пр. Ленина, 1 Автореферат разослан "8" октября 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного

совета, доктор биологических наук, доцент {¿Яш^ Е.В. Майстренко

РОССИЙСКАЯ

ГОСУДАРСТВЕННАЯ БИБЛИОТЕКА 2013

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Изучение любых функциональных систем организма (ФСО) и особенно кардио-респираторной системы (КРС) человека и принципов их динамической регуляции должно производиться с учетом состояния психических функций. Такой подход является содержательным направлением развития биофизики сложных систем, в частности, биофизики анализаторов и регуляции КРС. В физиологии, в психофизиологии использование биофизических методов и математического моделирования в изучении функциональных особенностей организма человека, позволяет формализовать описание биосистем. Все это лежит в основе развития новых научных подходов в оценке состояния организма человека (А.А. Хадарцев, Н.А. Фудин, В.М. Еськов, 1998-2013) и используется при разработке новых методов в биофизике сложных систем. К последним несомненно, относится и метод многомерных фазовых пространств, который используется при изучении сложных систем (complexity).

В рамках подобных исследований становится возможным изучать и анализировать состояние общего гомеостаза индивида, находящегося в различных экологических условиях. Работами П.К. Анохина и его учеников (К. В. Судаков, Н.А. Фудин, В.Г. Зилов 1969-2010) представлены научные обоснования механизмов и элементов целостной деятельности организма человека путем интеграции частных физиологических и психофизиологических механизмов в единую функциональную систему, Это обеспечивает гомеостаз в норме или направленные адаптационные процессы при резких изменениях внешних условий среды. Моделирование подобных процессов является прерогативой биофизики сложных систем, так как речь идет о многокомпонентных векторах состояний ФСО, описывающих их, в том числе и психофизиологических функций человека. В целом, биофизика анализаторов, как и теория ФСО, относится к особым сложным системам с хаотической динамикой их поведения.

В контексте биофизического анализа сложных систем с позиций теории ФСО и математического моделирования становится возможным интегрирование взаимодействующих частных регуляторных механизмов, которое направленно на достижение полезного результата деятельности ФСО при различных адаптационных реакциях (особенно в условиях изменяющихся экологических факторов среды). При этом, биофизическая трактовка в рамках компартментно-кпастерного подхода (ККП) и компартментно-кластерной теории биосистем (ККТБ) динамики поведения ФСО человека, биофизических и психофизиологических параметров человека в фазовом пространстве состояний позволяет описывать и норму и отклонения от нормы (патологические состояния), возникающие в организме человека при неблагоприятных условиях проживания.

Впервые данный подход был разработан в рамках теории фазовых пространств и теории хаоса группой специалистов в области биофизики сложных систем применительно к биомедицинским системам (В.М. Еськов, А.А.

Хадарцев, Н.А. Фудин, 1994-2013). Теория хаоса и самоорганизации (ТХС) позволяет описывать механизмы управления психофизиологическими параметрами человека с учетом природно-климатической характеристики окружающей среды (Еськов В.М., Карпин В.А., Филатова О.Е., 2003-2013). При этом механизм влияния среды обитания на параметры психофизиологических функций учащихся, а так же механизм скоординированных изменений таких показателей в условиях действия экофакторов Севера и Юга РФ являются весьма важным элементом в биофизики сложных систем при изучении гомеостатических систем. Использование ККП и ККТБ для описания и прогнозирования состояния психофизиологических параметров учащихся открывает новые возможности в познании сложных механизмов психофизиологических функций человека (В.М Еськов, 1994-2013, М.А. Филатов 2003-2013).

Отметим, что ККП дает возможность описания динамики поведения параметров психофизиологических функций человека и гомеостаза в целом в условиях управления со стороны некоторого центрального регулятора, обозначаемого нами как фазатон мозга (ФМ). Это было впервые представлено в работах биофизиков и биокибернетиков на рубеже XX и XXI веков (В.В. Скупченко, В.М. Еськов, 1985-2013 г.) и нашло дальнейшее развитие в многочисленных трудах отечественных и зарубежных специалистов в области синергетики и биофизики сложных систем (Г.Р. Иваницкий, Е.Е. Фесенко, А.Б. Рубин, Д.С. Чернавский, 1992-2013).

Изучение роли ФМ в регуляции психофизиологических функций человека, проживающего в условиях Югры, является весьма важной проблемой теоретической биофизики. Это направление связано в первую очередь с теоретическим пониманием различий и одновременно общности в изучении сложных функций организма человека (complexity). Само познание человека как complexity наталкивается на ряд математических трудностей именно из-за нелинейного взаимодействия многих сложных систем образующих организм (на что еще в 40-х годах указывал W.Weaver). Исследование этой сложности должно производится как в рамках детерминистского подхода (моделей), стохастического (изучая параметры функций распределения), так и теории хаоса и самоорганизации, анализируя динамику параметров квазиаттракторов (КА) вектора состояния организма (ВСО).

Целью настоящей работы является установление закономерностей влияния экологических факторов среды на параметры психофизиологических функций учащихся школ Ханты-Мансийского автономного округа - Югры с помощью метода расчета матриц межаттракторных расстояний.

Данная цель определила постановку и решение следующих задач: 1. С использованием метода многомерных фазовых пространств создать и внедрить математические модели и программные продукты, обеспечивающие мониторинг психофизиологических функций учащихся школ Югры и сравнить эти результаты с традиционным стохастическим подходом и детерминистским подходами.

2. На основе изучения особенностей изменения параметров квазиаттракторов поведения векторов состояния психофизиологических функций различных групп учащихся Югры в условиях широтных перемещений методом многомерных фазовых пространств выявить наиболее важные признаки (параметры порядка - ПП) при сравнении динамики изменения ППФ мальчиков и девочек. Сравнить эти методы с нейросетевыми методами.

3. Исследовать возможность использования матриц межаттракторных расстояний в оценке эффективности влияния оздоровительных мероприятий и изменения параметров окружающей среды при изучении состояния психофизиологических функций учащихся.

Научная новизна исследований:

1. Разработан, апробирован и внедрен в практику работы учебных заведений программный продукт, обеспечивающий регистрацию и анализ состояния ряда психофизиологических учащихся.

2. Построены математические модели динамики параметров квазиаттракторов психофизиологических функций с учетом половых различий в условиях широтных перемещений.

3. Показана эффективность использования матриц межаттрактных расстояний в оценке качества реабилитационных мероприятий на основе влияния широтных перемещений учащихся с севера на юг РФ и обратно.

Научно - практическая значимость:

1. Разработанные новые программные продукты для ЭВМ и математические модели в фазовых пространствах состояний, целесообразно использовать для изучения психофизиологических функций учащихся в рамках системного подхода, а также они могут быть использованы в скрининговых исследованиях качества жизни и учебной деятельности учащихся в условиях проживания на севере РФ. Новые подходы обеспечивают получение объективной информации о динамике развития психофизиологических функций каждого ученика и об общей динамике работы всего учебного коллектива (т.е. о работе учеников и учителей).

2. Модели в фазовых пространственных состояниях и компьютерные программы для их получения позволяют идентифицировать основные параметры психофизиологических функций учащихся, находящихся в различных климатических условиях, что в свою очередь обеспечивает количественную и качественную оценку эффективности реабилитационных мероприятий и их влияние на основные функции организма.

3. Разработанные матричные методы оценки показателей психофизиологических функций позволяют внедрять их в практику работы органов управления образования для оценки степени утомления учащихся в ходе учебного процесса, выбирать оптимальную траекторию учебных нагрузок для учащихся по различным видам учебной деятельности и оптимизировать отдых учащихся в период каникул.

Внедрение результатов исследования. Разработанные способы и устройства

прошли апробацию и внедрены в ряде ВУЗов и школ города Сургута и Самары.

Результаты исследований используются при подготовке студентов в ГБОУ ВПО

«Поволжской государственной социально-гуманитарной академии», МБОУ СОШ №55 г. Самары, МОУ СОШ №4 г. Сургута и ГБОУ ВПО «Сургутском государственном университете ХМАО-Югры», а также в лекционных курсах и практических занятиях по биофизике, экологии человека и медицинской кибернетики, о чем свидетельствуют акты о внедрении.

Апробация работы. Материалы диссертации докладывались на: У1-й и УШ-й международной научной конференции «Синергетика природных, технических и социально-экономических систем» (Тольятти, 2009, 2011); Х1-Й международной конференции «Современные технологии восстановительной медицины. Профессиональное долголетие и качество жизни» (2010); Всероссийской научной конференции «Современные проблемы биологических исследований в Западной Сибири и на сопредельных территориях» (Сургут, 2011).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 21 работа, в том числе: 1 глава в монографии, 6 статей в изданиях, рекомендованных ВАК для соискания ученой степени кандидата биологических наук и 14 статей в различных научных журналах, материалах отечественных и международных конференций.

Объем и структура диссертации. Диссертация изложена на 127 страницах машинописного текста и состоит из «Введения»; главы «Общая характеристика психофизиологического статуса учащихся в условиях влияния климатических параметров Югры»; представляющей обзор научных данных по рассматриваемой проблеме; главы «Объекты и методы исследования», представляющей объект исследования, общие традиционные и оригинальные авторские методы, применяемые в настоящей работе; главы «Результаты исследования и их теоретическое обсуждение», посвящена исследованию в рамках сравнительного анализа психофизиологических функций учащихся севера РФ (Югры), разработке новых методов изучаемых процессов с анализом результатов; «Выводов»; «Приложения». Работа содержит 14 рисунков и 23 таблицы. Библиографический указатель содержит 171 наименования работ, из которых 141 на русском языке и 30 на иностранном.

Личный вклад автора заключается в постановке задач исследования, мониторинга основных показателей психофизиологических функций, проведение исследований по изучению соотношений между условиями окружающей среды обитания и психофизиологическими функциями учащихся, построении и исследовании моделей динамики состояния психофизиологических функций учащихся в рамках теории хаоса и самоорганизации. Положения, выносимые на защиту:

1. Разработанные программные продукты в рамках ККП обеспечивают объективный мониторинг состояния основных показателей психофизиологических функций учащихся, находящихся в двух климатических условиях юга и севера РФ (Югры).

2. Сравнительный анализ и разработанные математические модели возрастной динамики изменения психофизиологических функций учащихся, находившихся в двух разных климатических зонах, обеспечивают обработку и компактное хранение информации, прогнозирование показателей

функциональных систем организма учащихся в динамике изменения возраста обследуемых и сезонных изменений в течение учебного года.

3. Сезонные изменения показателей когнитивно-мнестического комплекса с учетом индивидуальных особенностей должны учитываться при планировании персональной нагрузки обучаемых вузах и школах г. Сургута.

4. Оптимальный режим работы психофизиологических и сенсомоторных функций учащихся обусловлены совокупностью воздействующих факторов: переезд в более комфортные климатические условия среды (температура, освещенность, давление), лечебно - оздоровительные мероприятия.

ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Всего было обследовано 146 учащихся (в условиях широтных перемещениях с севера на юг РФ и обратно) 1-7-х классов школ г. Сургута и Сургутского района в режиме в четыре этапа: "до отъезда", "после приезда" в санаторий (время пребывания в санатории — 2 недели), "перед отъездом" из него и "по приезду" в Сургут на предмет исследования влияния широтных перемещений на психофизиологические функции на базе метода расчета матриц межаттракторных расстояний. Все испытуемые без жалоб на здоровье.

В рамках постнеклассического подхода в психофизиологии с позиций теории хаоса и синергетики на базе компьютерных технологий был выполнен анализ динамики поведения вектора состояния организма человека (ВСОЧ) для психофизиологических параметров учащихся Югры в w-мерном пространстве состояний.

Для характеристики психофизиологических параметров учащихся нами был сформирован набор координат х, ВСОЧ. Из этих параметров с помощью алгоритма выбирались параметры порядка (1111) и находились русла. Исследование параметров проводилось с помощью авторской программы «Clusters». Метод расчета матриц межаттракторных расстояний, заключается в том, что анализ параметров функций (сенсомоторных, и др. психофизиологических) проводили в отношении нескольких групп испытуемых, находящихся в приблизительно одинаковых условиях по состоянию функций организма и регистрируют параметры функций организма каждого человека или группы. Эти параметры образовывали наборы (компартменты) диагностических признаков в пределах одной группы координат х,. Из набора всех координат ш-мерного фазового пространства с одинаковыми диагностическими характеристиками можно сформировать кластеры для каждого человека со своим набором признаков: В общем случае вектор состояния организма данного человека (ВСОЧ) задавался точкой в этом фазовом пространстве состояний (ФПС) так, что группа испытуемых образовывала некоторое "облако"-(квазиаттрактор) в фазовом пространстве состояний. При этом, разные группы из-за разных воздействий на них образовывали разные "облака" -

квазиаттракторы в ФПС и расстояния гУ - (к и f - номера групп обследуемых) между хаотическими или стохастическими центрами этих разных квазиаттракторов формировали матрицу Z. Эта матрица задает все возможные

расстояния между хаотическими или стохастическими центрами квазиаттракторов, описывающих состояние разных групп обследуемых с учетом, например, успеваемости или характера воздействия (нумеруются по вертикали, например, в расчетной матрице 2). Полученные расстояния между центрами к-го и /-то хаотического (или стохастического) квазиаттракторов количественно представляют степень близости (или, наоборот, удаленности) этих 2-х сравниваемых квазиаттракторов в фазовом пространстве состояний, что является интегративной мерой оценки состояния психофизиологических функций человека, находящегося в различных экологических условиях или в разных возрастно-половых группах.

Состояние сенсомоторных и других психофизиологических функций регистрировали с помощью запатентованной программы для ЭВМ. Испытуемым предъявляли набор заданий из 7 тестов (блок) для количественной оценки сенсомоторных показателей и качественной оценки ряда психофизиологических показателей. Первые три теста (1-3) позволяют регистрировать простые визуальные и звуковые психомоторные реакции, где оценивались среднее время реакции в секундах. Следующие 4 теста предъявляют более усложненные задания и требуют активации комплекса психофизиологических функций (внимания, памяти, мышления). Тест (4) заключается в том, что через произвольные промежутки времени появлялись попеременно на мониторе красный или зеленый квадрат (каждый цвет имел свой номер). Кроме того, появление квадрата происходило в произвольных областях экрана. Тест (5) заключался в распознавании четных и нечетных чисел. Испытуемый должен был как можно быстрее после появления двузначного числа на экране монитора определить какое это число (четное или нечетное) и нажать соответствующую цифру на клавиатуре: 1 — если число нечетное и 2 - если число соответственно четное. В тесте (6) испытуемый должен был нажимать цифру на клавиатуре компьютера от 1 до 9 в соответствии с символом, появляющимся на экране. При этом на мониторе по очереди появлялся один из 9-ти разных символов (знаков) в произвольном порядке, каждому из которых соответствовала какая-то цифра, которую и должен был нажать испытуемый. Тест (7) представлял собой наиболее энергоемкое задание, т.к. был направлен на сосредоточенность внимания и занимал относительно больше времени: в таблице (10*10 символов) из чередующихся в произвольном порядке 4-х видов треугольников испытуемый должен был выделить (при перемещении курсора вперед или назад на экране монитора) все треугольники одного, заданного вида. Выполнение оценивалось по числу символов, идентифицируемых в одну секунду, а также определялась с помощью программы для ЭВМ точность выполнения (процент неправильных (ошибочных) ответов) задания.

Нейрокомпьютерный анализ полученных результатов выполнялся с помощью нейроэмулятора «МиШпеигоп 2.0». Предварительно регистрировались показатели психофизиологических функций человека в условиях широтных перемещений, которые впоследствии представлялись в качестве стартовой обучающей выборки, у четырех групп учащихся (мальчики и девочки). Определялся набор признаков, характерных для конкретных испытуемых: до

отъезда в санаторий, по приезду на отдых, в конце отдыха и по возвращению в Сургут. Обучение считается законченным, если по всей обучающей выборке нейросеть распознала различие между классами (например, нейросеть должна точно распознавать результаты тестирования учащихся между первым и, например, четвертым исследованием). В случае, когда нейронная сеть остается необученной, проводится изменение ее параметров и попытка обучения повторяется. После обучения нейрозмулятор производит вычисление и анализ значимости всех признаков. Классификаторы могут использовать данные как в закодированном виде (да-нет), так и в цифровом (данные анализов), но на выходе они всегда дают отнесение к определенному классу, представленному в обучающей выборке. Использование нейронных сетей для решения поставленных задач весьма оправдано и целесообразно только в случае применения метода исключения отдельных признаков, что и было нами использовано впервые.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Считается, что первые дни перелета в другой часовой пояс организм продолжает работать в ритме, который ему свойственен до перемещения. В этот период иногда отмечают переутомление, головокружение, нарушение сна. В наших исследованиях сдвиг поясного времени составлял 3 часа, в этом случае процесс адаптации, как показано рядом исследований, может продолжаться около 4-6 дней. Изменение работы ЦНС в условиях трансмередиального и широтного перелета человека прежде всего отражается на психофизиологических процессах (продуктивность внимания, скорость переработки информации и т.д.). Именно это и составило основу наших исследований.

Полученные результаты были разделены на два кластера. В первый кластер мы поместили анализ результатов тестирования учащихся в рамках детерминистско-стохастического подхода (ДСП), во втором кластере содержаться результаты применения новых биофизических методов в рамках теории хаоса и самоорганизации. В таблице I представлены результаты статистической обработки измерения двух кластеров исследования: сенсомоторных и ряда других психофизиологический функций учащихся. Из данной таблицы 1 видно, что результаты выполнения тестов на состояние сенсомоторных и других психофизиологических функций во всех измерениях практически не различаются, что подчеркивает ограниченные возможности детерм инистско-стохастического подхода.

Еще раз отметим, что возраст испытуемых относится к младшему школьному возрасту (7-10) и начало пубертатного периода (11-14 лет). Этот возраст характеризуется тем, что основные характеристики нервных процессов, такие как сила, подвижность, уравновешенность находятся приблизительно на таком же уровне, как и у взрослого человека, а также в этом возрасте возрастает скорость образования условных рефлексов на простые сенсомоторные стимулы (зрительные, слуховые).

Таблица /

Общие результаты статистической обработки данных параметров психофизиологических тестов (Р1 - Р7) учащихся в условиях широтного перемещения (1-й этап - перед отъездом; 2-й - сразу после прибытия в санаторий; 3-й - перед отъездом из санатория и 4-й после приезда в Сургут). 1=0,95.

Р1 Р2 РЗ Р4 Р5 Р6 Р7

1д 0.36*0.0(11 0,29±0,001 0.33*0.01** 0,6*0,04 1.5±0.1 2,4*0,09* 1,69*0,06*

1м 0.31 ±о.1>1): 0,29±0,002 0,29±()Л11 * * 0,52±0,02 1.54±0.Ы 2,7*0,1* 1,91*0,08»

2д 0,32±0.00<)'* 0,27*0,001 • 0,36*0.01** 0,59*0,03 1,33±0.1 2,34*0,08 1,89*0,06

2м 0.28*0,007** 0,25*0,007* 0.32*0.09** 0,54±0,07 1.3±0.1 2,57*0,1 1,97*0,05

Зд 0.32*0.01)1 0,27±0,001 0,6:10.02 1,16±0,07 2.27*0.07 2,27*0,07 1,95*0,07*

Зм 0.29±0.008 0,25±0,009 0,34:) п.09 0,56±0,01 1.37*0. II 2,35*0.07 2,15*0,06*

4д 0.3*0,001 0,27*0,006 0,3810.03 0,56±0,01 1,2*0.17 2,17*0,07 2,06*0,07

4м 0,29*0.009 0,27±0,01 0.38*0.04 0,55±0,01 1.02*0.1 1 2,13*0,1 2,01*0,08

Здесь: Р1 - латентный период (ЛП) реакции на включение киадрата в постоянном место экрана, (с); Р2 - ЛП реакции на звуковой сигнал, (с); РЗ - ЛП реакции на появление квадрата в произвольном месте экрана, (с); Р4 - ЛГ1 реакции на появление зеленого/красного квадрата в произвольном месте экрана, (с); Р5 - ЛП распознавания чётных и нечётных чисел, (с); Р6 - ЛП распознавания символа, (с); Р7 - сосредоточенность внимания, (с). Здесь: достоверность различий по полу (мальчики и девочки): * - р<0,05, ** - р<0,01, *** - р<0,001.

Например, усредненные показатели результатов выполнения тестов в 1-м измерении у мальчиков 1,09±0,9 (с), у девочек 1,08±0,73 (с), в четвертом измерении у мальчиков - 0,97±0,76 (с), у девочек 1±0,8 (с). На рисунках видно, что результаты выполнения тестов на состояние психофизиологических функций в этих двух промежутках времени практически не различаются аналогично приведенным результатам о состоянии сенсомоторных функций, что подчеркивает недостаток стохастического подхода. В рамках такого подхода были получены результаты о физиологической зависимости сенсомоторных и когнитивных реакций (т.е. чем старше учащийся, тем быстрее и качественнее выполнялись предложенные тесты.). Соответственно с позиций применения детерминистско-стохастического подхода не наблюдается напряжения механизмов адаптации сенсомоторных и психофизиологических функций характерных для утомления (последняя учебная четверть) при резкой смене климатической зоны (изменение параметров окружающей среды, например, влажность, температура, освещенность и т.д.).

2. Применение новых биофизических методов для расчёта матриц межаттракторных расстояний в оценке влияния оздоровительных мероприятий на состояние сенсомоторных функций человека.

Выполненные сравнительные исследования, позволили получить объективные данные по состоянию сенсомоторных и психофизиологических функций у учащихся различных возрастно-половых групп с помощью применения новых биофизических методов. В /и-мерном фазовом пространстве состояний исследовались параметры КА поведения ВСО учащихся с помощью авторской программы «Clusters» (В.М. Еськов). Сразу отметим, что структура исследований параметров когнитивных комплекса разделена на 3 блока: 1-й блок - результаты в 7-ми мерном фазовом пространстве (сенсомоторные и других психофизиологических функций); 2-й блок - в 3-х мерном пространстве (простые сенсомоторные реакции); 3-й блок - в 4-х мерном фазовом пространстве (когнитивный комплекс). Определялись интервалы изменения ^ по 7-ми координатам, показатели асимметрии Rz между центрами хаотического и стохастического квазиаттракторов ВСО учащихся, а также рассчитывался общий объем параллелепипеда V (General value), ограничивающего КА ВСО учащихся.

В таблице 2 и 3 представлен весь набор межкластерных расстояний (в гипотезе равномерного распределения - табл. 2 и в гипотезе неравномерного распределения — табл. 3) для мальчиков — м, содержит 4 квазиаттрактора по результатам 4-х кратных измерений.

Таблица 2

Матрица межапракторных расстояний zy (у.е.) между центрами хаотических квазиаттракторов вектора состояния организма мальчиков (м) по всем этапам обследований (1-й этап - перед отъездом; 2-й — сразу после прибытия в санаторий; 3-й - перед отъездом из санатория и 4-й после приезда в Сургут)

мерном >азовом п ространстве.

1м 2м Зм 4м

1М 0,00 0,30 0,49 0,81

2м 0,30 0,00 0,29 0,53

Зм 0,49 0,29 0,00 0,43

4м 0,81 0,53 0,43 0,00

I 1,6 1,12 1,21 1,77

X 0,4 0,28 0,3 0,44

Корреляция между этими двумя матрицами очень высокая (И.ху - 0,97), а расчет по столбцам в абсолютных величинах дает для первой матрицы наибольшее расстояние у мальчиков после приезда в Сургут (абсолютная величина - 1,77 у.е., среднее - 0,44 у.е.), а наименьшее для мальчиков только что приехавших в санаторий (1.12 у.е. и 0,28 у.е.). Приблизительно такая же зависимость, но с другими величинами получилась для гипотезы неравномерного распределения: по приезду в Сургут (4м) - абсолютная величина 4,44 у.е., среднее 1,11 у.е., а для Зм - 2,34 у.е. и 0,58 у.е. Отметим, что в неравномерном распределении расстояния между стохастическими центрами КА получились больше по величине, чем в хаосе (для равномерного распределения). Однако, как в стохастике, так и в хаосе межатгракторное расстояние является

эффективной мерой (интегрированной оценкой) процессов, происходящих с организмом детей, проживающих в различных климатических зонах.

Таблица 3

Матрица межаттракторных расстояний г^ (у. е.) между центрами статистических квазиаттракторов (у.е.) вектора состояния организма мальчиков (м) по всем этапам обследований (1-й этап - перед отъездом; 2-й - сразу после прибытия в санаторий; 3-й - перед отъездом из санатория и 4-й после приезда в

1м 2м Зм 4м

1м 0,00 0,58 0,76 1,81

2м 0,58 0,00 0,44 1,49

Зм 0,76 0,44 0,00 1,14

4 м 1,81 1,49 1,14 0,00

X 3,15 2,51 2,34 4,44

X 0,78 0,62 0,58 1,11

На рисунке 1 представлены результаты тестирования состояния простых сенсомоторных реакций (1-3 тесты). Характер изменения объемов КА (снижение степени разброса параметров в 3-х мерном фазовом пространстве) сенсомоторных функций в условиях Югры свидетельствует о пластичности работы моторно-двигательного комплекса учащихся в зависимости от эколого-климатических условий.

100

10 -

0,1

0,01

0,001 -1

-

1 1 этап 2 этап 3 этап ■ 4 этап

• 4,21 0,06 0,09

0,03 0,03

0,01 0,01

Рис. 1. Динамика изменения объемов квазиаттракторов (у.е.) параметров сенсомоторных функций учащихся (мальчики, девочки, общий показатель) в условиях широтного местонахождения. Здесь: —мальчики; девочки, -

общий

Таблица 4

Матрица межапракторных расстояний гц (у.е.) между центрами хаотических квазиаттракторов вектора состояния организма мальчиков (м) и девочек (д) по всем обследованиям (1-й этап - перед отъездом; 2-й - сразу после прибытия в санаторий; 3-й - перед отъездом из санатория и 4-й после приезда в Сургут)

1д 2д Зд 4д

1м 0,06 0,07 0,07 0,09

2м 0,08 0,06 0,06 0,07

Зм 0,07 0,04 0,03 0,04

4м 0,09 0,04 0,04 0,02

£ 0,30 0,21 0,20 0,22

X 0,08 0,05 0,05 0,06

Следует отметить, что динамика движения параметров квазиаттракторов имеет выраженную зависимость между напряженностью сенсомоторных и психофизиологических функций и широтного перемещения (без влияния лечебно-оздоровительных мероприятий), о чем свидетельствуют изменения объемов КА во втором измерении. Наблюдается характерное снижение (общий показатель) объемов КА параметров сенсомоторных реакций: 1 измерение 0,21 у.е.—»•0,07 у.е. Соответственно широтное смещение на 3 часа вызывает снижение латентных периодов реакций на индифферентное перцептивное раздражение (зрительный и звуковой стимул) в первые дни отдыха в санатории.

Динамика изменения диагональных элементов матрицы (табл. 4) имеет четкое сокращение расстояний к 4-му измерению между хаотическими центрами КА параметров сенсомоторных реакций учащихся. (0,06—»0,06—>0,03—>0,02). Наибольшее различие в сумме расстояний между центрами КА мы видим в 1-м измерении (Е=0,3 у.е), а наименьшее - в 3-м измерении (£=0,2 у.е.).

Таблица 5

Матрица межапракторных расстояний гу между центрами статистических квазиатгракторов вектора состояния организма мальчиков (м) и девочек (д) по всем обследованиям (1-й этап - перед отъездом; 2-й - сразу после прибытия в санаторий; 3-й - перед отъездом из санатория и 4-й после приезда в Сургут)

1д 2д Зд 4д

1м 0,13 0,09 0,18 0,39

2м 0,23 0,20 0,72 0,29

Зм 0,20 0,17 0,13 0,29

4м 0,44 0,50 0,40 0,22

£ 1 0,96 1,43 1,19

X 0,25 0,24 0,36 0,30

В целом, можно отметить, что полученные результаты применения метода расчета матриц межатгракторных расстояний свидетельствуют о том, что 98 % детей находится в состоянии сниженной работоспособности, быстрой

утомляемости и экологическом перенапряжении, что подтверждается функциями мышления, снижением скорости сенсомоторных реакций.

3. Расчет параметров квазиаттракторов в оценке влияния оздоровительных мероприятий на психофизиологические параметры учащихся Югры

Применение нового методы оценки динамики поведения ВСО учащихся использовали для расчета объемов КА психофизиологических параметров. Показано, что динамика движения параметров КА имеет выраженную зависимость от широтного перемещения.

100 т

90 -80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 -

*ч89,3

59,3-

N54,3

-.14,9

------.1

-ЧтЭ«-

Д-1

I этап

II этап

III этап

IV этап

Рис. 2. Динамика изменения объемов квазиаттракторов (у.е.) параметров психофизиологических функций учащихся (мальчики, девочки, общий показатель) в условиях широтного перемещения. Здесь: —мальчики; девочки,

— общий

Уменьшение размеров КА ВСО учащихся (в общем случае с 89,3 у.е. до 11,9 у.е.) после приезда (отдыха в санатории) свидетельствует о снижении степени разброса в фазовом пространстве состояний координат ВСО для разных детей (рис. 2).

На основании данных рис.4 были построены модели и идентифицированы параметры этих моделей в рамках логистических кривых, для случая начальных значений х0, превышающих асимптотические величины хас=а/Ь, где а и Ь параметры модели:

сЬс/Ж=(а - Ьх)хо (1)

Здесь х0 - начальные параметры модели (1). Основываясь на 1 -м измерении (=59,3; х0"=25,6; х? =89,3) для представленных на рис.3 моделей методы наименьших квадратов были получены три пары параметров а и Ь (отдельно для групп девочек - д, мальчиков -ми общий - об) в виде:

ад = 0,3 Ьд =0,05 ам = 0,2 Ъм =0,05 аоб =0,55 Ьоб =0,05

широтного перемещения. Здесь

Очевидно, что модели для мальчиков и девочек различаются существенно и по хп, и по а, Ь (рис.3). Отсюда можно сделать вывод о большей устойчивости эффекта оздоровления у мальчиков в сравнении с девочками именно по параметрам внимания и мышления, что нельзя сказать про сенсомоторные реакции.

Отметим, что расширение границ КА говорит о том, что некоторые дети входят в область патологического состояния, которое еще не проявляется, т.е. параметры психофизиологических функций уже сигнализируют о неудовлетворительной адаптации, и отклонении от нормы. Очевидно, что после приезда из санатория КА ВСО учащихся сужается за счет нормализации всех функций организма для всех групп обследованных детей.

Примеры двух вариантов матриц (в гипотезе равномерного распределения -табл. бив гипотезе неравномерного распределения - табл. 7) представлены ниже для сравнения. Коэффициент ранговой корреляции между этими двумя матрицами низкий (0,19 для мальчиков), а расчет по столбцам в абсолютных величинах дает для первой матрицы наибольшее расстояние у мальчиков после приезда из Сургута (абсолютная величина - 1.78 у.е., среднее - 0,59 у.е.), а для девочек в гипотезе хаотического распределения параметров (табл. 8) перед отъездом из санатория - наибольшее расстояние (1.31 у.е. и 0,44 у.е.).

Таблица б

Матрица межаттракторных расстояний г,, между центрами хаотических квазиаттракторов вектора состояния психофизиологических функций мальчиков (м) по всем обследованиям измерениям в 4-мерном фазовом пространстве (тесты Р4-Р7). Здесь и далее в таблицах 7-9: 1-й этап - перед отъездом; 2-й - сразу после прибытия в санаторий; 3-й - перед отъездом из санатория и 4-й после приезда в Сургут._____

1м 2м Зм 4м

1м 0,0000 0,29 0,49 0,81

2м 0,29 0,0000 0,29 0,53

Зм 0,49 0,29 0,0000 0,44

4м 0,81 0,53 0,44 0,0000

I 1,59 1,11 1,22 1,78

X 0,53 0,37 0,41 0,59

Таблица 7

Матрица межаттракторных расстояний гц между центрами статистических квазиаттракторов вектора состояния психофизиологических функций мальчиков

(м) по всем обследованиям измерениям в 4-ме

зном фазовом пространстве

1м 2м Зм 4м

1М 0,0000 0,52 0,72 1,71

2м 0,52 0,0000 0,44 1,41

Зм 0,72 0,44 0,0000 1,02

4м 1,71 1,41 1,02 0,0000

I 2,95 2,37 2,18 4,14

X 0,98 0,79 0,72 1,38

Таблица 8

Матрица межаттракторных расстояний г,, между центрами хаотических квазиапракторов вектора состояния психофизиологических функций девочек (д)

1д 2д Зд 4д

1Д 0,0000 0,28 0,47 0,56

2д 0,28 0,0000 0,19 0,28

Зд 0,47 0,19 0,0000 0,16

4д 0,56 0,28 0,16 0,0000

I 1,31 0.75 0,82 1,00

X 0,44 0,25 0,27 0,33

Таблица 9

Матрица межаттракторных расстояний гк) между центрами статистических квазиаттракторов вектора состояния психофизиологических функций девочек (д)

1 д 2д Зд 4д

1 д 0,0000 0,78 1,17 1,18

2д 0,78 0,0000 0,64 1,59

Зд 1,17 0,64 0,0000 1,89

4д 1,18 1,59 1,89 0,0000

I 3,13 3,01 3,7 4,66

X 1,04 1,00 1,23 1,55

Приблизительно такая же зависимость, но с другими величинами получилась для гипотезы неравномерного распределения - наибольшее расстояние у

мальчиков после приезда - 4.14 у.е. =1,38). Однако сходная динамика изменения поведения ВС психофизиологических параметров у девочек в гипотезе неравномерного распределения наблюдали после приезда: абсолютная величина - 4,66 у.е. (х = 1,55, таблица 9), гипотезе равномерного распределения наибольшее расстояние у девочек перед отъездом (измерение в г. Сургуте).

Отметим, что в стохастике расстояния между стохастическими центрами КА больше по величине, чем в хаосе (для равномерного распределения). Однако как

в стохастике, так и в хаосе межаттракторное расстояние является эффективной мерой (интегрированной оценкой) процессов, происходящих с организмом детей при широтных перемещениях. Таким образом, оптимальный режим работы ЦНС по результатам тестирования сенсомоторных и психофизиологических функций учащихся зарегистрирован в 3-м измерении. Такая стабилизация функционального состояния обусловлена совокупностью воздействующих факторов: наличие более оптимальных климатических условий среды (температура, освещенность, давление). При этом отметим, что вклад в изучение психофизиологических функций человека имеет комплексный характер.

В целом, системное понимание динамики изменений параметров всех функций организма человека на севере РФ (включая и психофизиологические) дает системное представление об оптимальной нагрузке учащихся округа. В этой связи можно решать проблему увеличения длительности пребывания в школе (например, на один год) для детей Севера РФ с целью пролонгации их физического и психофизиологического развития. Сделать это можно за счет увеличения числа уроков физкультуры в школе, специальных релаксационных и оздоровительных мероприятий (длительности каникул, поездок в санатории). Возможны и другие варианты в этой ситуации путем повышения физических нагрузок в среднем и старшем звене школ Югры.

4. Использование нейросетевых технологий для идентификации систем с хаотической динамикой на примере диагностики психофизиологических и сенсомоторных функций человека

В настоящее время мы можем с помощью нейро-ЭВМ решать весьма сложные задачи системного синтеза в биофизике сложных систем. Для этого необходимо изначально иметь набор х, (диагностических признаков), т.е. координат ВСОЧ для конкретного человека и для группы симптоматично сходных людей. При этом очень важно выбрать квалифицированно обучающие выборки, у которых бы параметры X) группировались внутри компактного квазиаттрактора. Отметим, что проще всего указанные задачи решаются в рамках методов нейрокомпьютерных технологий.

Если искусственной нейросети (нейро-ЭВМ) представить на вход два набора выборок (образов параметров ВСОЧ для двух разных групп пациентов) и поставить задачу бинарной классификации, заставить нейроэмулятор выявить различия между этими двумя обучающими выборками, то нейросеть может решить задачу (если она решаема) или не решить (тогда две группы невозможно разделить с помощью нейроэмулятора). Однако, если мы будем пытаться выяснить, как нейросеть эту задачу выполнила (т.е. какова при этом была ее внутренняя конфигурация, каковы были веса диагностических признаков хп т.е. координат ВСОЧ), то мы получим хаотическую картину распределения весов признаков. При каждой новой настройке нейросети (запуск решения задачи заново при одинаковой обучающей выборке) мы будем получать новый набор весов (значимости динамических признаков в идентификации различий между двумя исходными выборками).

Решение задачи разделения групп, т.е. обучающих выборок (задача бинарной классификации) будет выполняться миллион раз одинаково (группы

разделились). Однако, одна и та же нейросеть миллион раз эту задачу будет решать различным образом (веса признаков будут различны!).

Для иллюстрации представим основные результаты 4-го блока исследовании настоящей работы, в частности, пример решения одинаковой задачи бинарной классификации (например, различие параметров сенсомоторных и психофизиологических функций мальчиков и девочек в 1-м измерении), которая повторялась 30 раз, и 30 раз мы получали (представлено в таблицах 10 и П) разные наборы весовых коэффициентов и разные наборы значимости х,.

Таблица 10

Результаты 30-ти обучений нейронной сети параметров сенсомоторных и психофизиологических функций учащихся при сравнении 2-х групп (мальчики и

Р1 Р2 РЗ Р4 Р5 Р6 Р7

0,52 0,36 1 0,77 0,84 0,33 0,36

0,89 0,29 0,73 0,53 1 0,29 0,49

0,35 0,28 1 0,82 0,78 0,29 0,64

0,79 0,37 0,47 0,49 1 0,36 0,54

0,7 0,28 0,54 0,77 1 0,18 0,5

0,62 0,25 1 0,89 0,64 0,33 0,4

0,78 0,33 0,6 1 0,91 0,41 0,45

0,56 0,32 0,57 1 0,98 0,39 0,83

0,82 0,31 0,61 0,57 1 0,26 0,61

0,62 0,25 1 0,83 1 0,2 0,49

0,9 0,53 0,73 1 0,93 0,21 0,9

0,37 0,16 1 0,59 0,75 0,18 0,13

0,61 0,15 0,46 0,96 1 0,17 0,45

0,51 0,22 0,66 1 0,53 0,21 0,34

0,58 0,39 0,54 0,87 1 0,13 0,68

0,41 0,16 0,84 1 0,31 0,32 0,67

0,44 0,15 0,51 0,53 1 0,12 0,67

0,83 0,41 0,83 0,83 1 0,18 0,56

0,9 0,28 0,42 1 0,68 0,21 0,38

0,48 0,24 0,53 1 0,86 0,28 0,58

0,75 0,36 0,97 0,71 1 0,34 0,99

0,33 0,23 0,83 1 0,41 0,46 0,64

0,64 0,32 0,72 0,47 1 0,15 0,41

0,94 0,34 0,83 0,85 1 0,52 0,82

1 0,42 0,85 0,99 0,38 0,31 0,73

0,65 0,33 1 0,54 0,62 0,18 0,28

0,52 0,25 0,66 0,94 1 0,33 0,68

0,27 0,22 0,99 1 0,54 0,27 0,51

0,78 0,33 1 0,86 0,76 0,36 0,94

0,64±0,03 0,29±0,01 0,75±0,03 0,82±0,03 0,82±0,04 0,27±0,01 0,57±0,03

В рамках применения нейро-ЭВМ были поставлены задачи по идентификации различий групп детей (мальчики и девочки) до отъезда в санаторий «Юный

Нефтяник» и по приезду в г. Сургут. В таблице 10 и 11 представлены результаты 30-ти кратного обучения нейросети для определения ранговой значимости признаков (Р1-Р7). Как видно из таблиц при каждом обучении нейросеть выдает различные результаты значимости ПФП. Следует отметить, что при 50-ти кратном, 100-кратном обучении и более, в результате обучения нейросеть будет выдавать тоже разные результаты ранговой значимости, т.е. вклад каждого признака в процедуру идентификации важных диагностических признаков при каждой итерации (настройка нейроэмулятора) будет различным.

Таблица 11

Результаты 30-ти обучений нейронной сети параметров сенсомоторных и психофизиологических функций учащихся при сравнении 2-х групп (мальчики и

Р1 Р2 РЗ Р4 Р5 Р6 Р7

0,26 0,29 0,6 0,5 1 0,23 0,24

0,19 0,23 0,29 0,38 1 0,24 0,26

0,43 1 0,54 0,92 0,97 0,44 0,5

0,3 0,45 0,94 0,3 1 0,22 0,24

0,67 0,5 1 0,63 0,98 0,31 0,24

0,11 0,28 0,26 0,23 1 0,24 0,25

0,41 0,36 0,64 0,29 1 0,18 0,26

0,58 0,74 1 0,64 0,37 0,39 0,45

0,41 0,72 0,45 0,31 1 0,41 0,39

0,6 0,72 0,56 0,53 1 0,24 0,32

0,71 1 0,56 0,9 0,72 0,49 0,68

0,52 0,45 0,65 0,55 1 0,23 0,24

0,28 0,68 0,46 0,52 1 0,24 0,16

0,46 0,41 0,64 0,39 1 0,3 0,27

0,28 0,22 0,65 0,24 1 0,19 0,19

0,44 0,77 1 0,83 0,97 0,62 0,54

0,38 0,48 0,57 0,54 1 0,17 0,13

0,35 0,65 0,68 0,48 1 0,29 0,31

0,41 0,62 1 0,7 0,65 0,44 0,44

0,36 0,58 0,86 0,58 1 0,34 0,31

0,36 0,58 0,87 0,58 1 0,34 0,31

0,65 0,8 0,89 0,62 1 0,38 0,5

0,28 0,48 0,4 0,62 1 0,42 0,35

0,64 0,45 0,91 0,7 1 0,44 0,44

0,56 0,54 0,74 0,41 1 0,34 0,3

0,48 0,71 0,7 0,87 1 0,36 0,37

0,26 0,58 0,55 0,63 1 0,3 0,22

0,57 0,71 1 0,63 0,8 0,24 0,29

0,35 0,55 1 0,47 0,91 0,39 0,24

0,31 0,66 0,62 0,44 1 0,28 0,31

0,42±0,2 0,58±0,03 0,7±0,04 0,54±0,03 0,94±0,02 0,32±0,01 0,32±0,02

В итоге наших исследований по этому блоку данных и метода НЭВМ можно утверждать два вывода. По результатам настройки нейронной сети параметров психофизиологических функций нейроэмуляторы в режиме базовой настройки нельзя использовать для идентификации параметров порядка, т.е. наиболее важных диагностических признаков. В одном цикле будут важны одни х„ а в другом - другие. Во-вторых, даже искусственная нейросеть показывает, что она не может повторить свое внутреннее состояние даже идентично два раза.

На рис. 4 представлены усредненные результаты настройки нейросети параметров сенсомоторных (Р1-РЗ) и психофизиологических функций (Р4-Р7) учащихся в 1-м (до отъезда в санаторий) и 4-м измерении (приезд из санатория в Сургут) - рис.5.

1 т

Р1 Р2 РЗ Р4 Р5 Р6 Р7

Рис. 4. Средние значения весов диагностических признаков по 30-ти обучениям нейронной сети (сплошная линия) и результаты системного синтеза в рамках ТХС (идентификация параметров порядка) параметров психофизиологических функций учащихся в условиях широтных перемещений (до отъезда в санаторий)

Рис. 5. Средние значения весов диагностических признаков по 30-ти обучениям нейронной сети (сплошная линия) и результаты системного синтеза в

рамках ТХС (идентификация параметров порядка) параметров психофизиологических функций учащихся в условиях широтных перемещений

(после приезда в Сургут)

Из рисунка 4 мы видим большую амплитуду колебаний значимости параметров (т.е. значимость параметров очень сильно варьирует при каждой настройки нейросети, что свидетельствует о микрохаотической динамике поведения нейросети), которые не совпадают с параметрами порядка в ТХС (они были идентифицированы с помощью новых биофизических методов). На рис. 4 представлено, что при исключении 6-го параметра (ЛП распознавания символа) существенно изменяется объем квазиаттрактора и расстояние между хаотическими центрами квазиатгракторов. Соответственно значимость этого компонента является главной в идентификации вектора состояния системы, а нейросеть идентифицирует этот параметр как незначимый, т.е. результаты применения новых биофизических методов ТХС и искусственной нейросети для идентификации ПП почти во всех измерениях являются диаметрально противоположными для данной выборки.

На рис.5 видно, что при ранжировании параметров порядка и обучения нейросети значимый признак для обеих тендерных групп является распознавание четных чисел (Р5), т.е. изменения состояния психофизиологических функций стали настолько явными, что нейросеть определила его как параметр порядка. Результаты пятого теста имеют большое значение, т.к. отражает реальное, для диагностики параметров порядка, состояние психофизиологических функций всей обследуемой группы (это один из показателей напряженности работы ЦНС и высших психических функций в целом), проживающей на северной территории РФ.

ВЫВОДЫ

1. Математические модели в виде квазиаттракторов движения вектора состояния психофизиологических функций учащихся Югры и их параметры позволяют выявлять функциональные различия в состоянии параметров организма мальчиков и девочек в условиях широтных перемещений, при этом эти различия более информативные, чем подобные расчеты в рамках статистики, что подтверждает хаотический характер поведения параметров вектора состояния психофизиологических функций.

2. При широтных перемещениях учащихся Югры (с севера на юг РФ и обратно) резко и значительно изменяются параметры квазиаттракторов, внутри которых наблюдается произвольное движение вектора состояния психофизиологических функций обследуемых, причем объемы квазиаттракторов, характеризующих внимание и мышление у девочек и мальчиков, изменяются разнонаправленно.

3. Установлены параметры порядка, при использовании ТХС в их идентификации, одновременно, нейросетевые методы не дают эффективной и однозначной идентификации главных диагностических признаков. Последнее требует разработки новых методов диагностики, в частности, многократного повторения

4. Использование матриц межаттракторных расстояний, построенных на основе параметров сенсомоторных реакций, а также внимания и мышления обеспечивает диагностику эффективности реабилитационных мероприятий в

условиях санаторного пребывания на Юге РФ для больших групп учащихся разного пола, что подчеркивает особенности реакции организма девочек и мальчиков в условиях широтных перемещений и реабилитации.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Для идентификации состояния нейромоторных функций, а также мышления и внимания у учащихся (с учетом половых особенностей) целесообразно использовать математические модели в виде квазиаттракторов движения вектора состояния психофизиологических функций в многомерных фазовых пространствах состояний.

2. Расчеты объемов квазиаттракторов параметров внимания и мышления позволяют выявить возрастные и половые особенности внимания и мышления у учащихся Югры, что целесообразно использовать в практической работе учителей.

3. Для оценки эффективности реабилитационных мероприятий (санаторно-курортное лечение) целесообразно использовать метод расчета матриц межаттракторных расстояний по параметрам внимания и мышления.

Список опубликованных работ по теме диссертации: Монографии:

1. Буров И.В. и др. Состояние психофизиологических функций детей в условиях воздействия оздоровительными мероприятиями. / Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть IX. Биоинформатика в изучении физиологических функций жителей Югры. // Под ред. - 2011. - В.М. Еськова, A.A. Хадарцева, Самара: Изд-во ООО «Офорт» (гриф РАН), 2011., 173 с.

Статьи, опубликованные в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК при соискании ученой степени кандидата наук:

1. Буров И.В. Возрастная динамика изменений параметров квазиаттракторов психофизиологических функций учащихся школ с профильным и непрофильным обучением / В.М. Еськов, М.А. Филатов, Д.Ю. Филатова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2010 - Т.9, №2-С. 608-612.

2. Еськов В.М., Баженова А.Е., Буров И.В., Джапилов М.А. Соотношение между теоремой Бернулли и параметрами квазиаттракторов биосистем / В.М. Еськов, А.Е. Баженова, М.А. Джалилов // Вестник новых медицинских технологий -2011. - Т. XVIII, №3. - С.332-333.

3. Буров И.В. Оценка методом матриц межаттракторных расстояний психофизиологических функций человека / Д.С. Ефремов, Ю.М Попов, М.А. Филатов М.А. и др. // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2012 - T.XI, № 2 - С. 709-714.

4. Буров И.В., Матрицы межаттракторных расстояний в оценке эффективности влияния дозированных физических нагрузок на организм человека / В.В. Козлова, В.П. Кощеев, Ю.М. Попов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2012 - T.XI, №2 - С. 779-785.

5. Буров И.В. Оценка физиологических параметров человека в условиях влияния физических нагрузок методом расчета расстояний между центрами квазиаттракторов / В.М. Еськов, И.Ю. Волкова, J1.H. Яруллина и др. // Вестник новых медицинских технологий-2012-Т. XIX, № 1 - С. 14-18.

6. Буров И.В. Биоинформационный матричный анализ психофизиологических функций учащихся Югры / Е.В. Дрожжин, М.А. Филатов, Д.С. Ефремов и др.// Вестник новых медицинских технологий - 2012 - Т. XIX, № 2 - С. 14—17. Статьи в других журналах, научных сборниках:

1. Буров И.В. Возможные ограничения и ограниченные возможности науки синергетики и общей теории систем в целом биологических и небиологических наук / В.М. Еськов, Н.В. Тиде // Экологический вестник Югории. - 2008. - T.V, №4. - С. 4-15.

2. Буров И.В. Поддержка одаренных в условиях ХМАО - Югры с позиций синергетики / A.C. Бурыкина, В.В. Королев, Н.В. Тиде // Экологический вестник Югории. - 2008. - T.V, №4. - С. 76-87.

3. Буров И.В. Имела ли синергетика прошлое, и каково его значение для прогнозов будущего? / A.C. Бурыкина, К.В. Наумов, Н.В. Тиде // Экологический вестник Югории. - 2009. - Т.VI, №1. - С. 63-70.

4. Буров И.В. Сравнительный анализ состояния психофизиологических функций и успеваемости учащихся г. Лянтора / P.A. Антонова, В.Н. Кочуров, М.А. Филатов // Экологический вестник Югории. - 2009. - Т.VI, №3. - С.31-35.

5. Буров И.В. Системный анализ поведения квазиапракторов ВСОЧ больных, постоянно проживающих в условиях Севера РФ в стадии обострения хронических заболеваний / Ю.Е. Гришаева, В.В. Еськов, К.Н. Берестин // Экологический вестник Югории. - 2009. - Т.VI, №4. - С. 59-62.

6. Буров И.В. Философия и наука: коэволюция или асинергизм? / В.М. Еськов, O.E. Филатова, A.C. Бурыкина // Синергетика природных, технических и социально-экономических систем: сб. статей VI-й Международной заочной научной конференции. - Тольятти: Изд-во ПВГУС, 2009. - С. 74-78.

7. Буров И.В. Эпистемология с позиций синергетической парадигмы. / В.М. Еськов, A.C. Ануфриев, Н.В. Тиде // Синергетика природных, технических и социально-экономических систем: сб. статей VI-й Международной заочной научной конференции. - Тольятти: Изд-во ПВГУС, 2009. - С. 91-95.

8. Буров И.В. Некоторые особенности параметров ФСО у работников железной дороги / М.А. Андреевских, Е.А. Мишина // Материалы IX-й окружной конференции молодых ученых «Наука и инновации XXI века» - 2009. - Т.1. -С. 109-110.

9. Буров И.В. Системный анализ движения вектора состояния организма учащихся - представителей пришлого и коренного населения ХМАО-Югры / М.А. Филатов, Д.Ю. Филатова, О.И. Химикова // Материалы IX-й окружной конференции молодых ученых «Наука и инновации XXI века» - 2009. - Т.1. -С.118-119.

Ю.Буров И.В. Анализ параметров психофизиологических функций учащихся Югры с помощью методов многомерных фазовых пространств / В.Н. Голушков, М.А. Филатов, Д.Ю. Филатова // Международная научная

1 з- u 1 86

конференция «Наука и образование в современной России» (Москва) — 2010 — С.12-13.

П.Буров И.В. Системный анализ психофизиологического статуса детей при проведении лечебно-оздоровительных мероприятий / В.М. Еськов, М.А. Филатов, Д.Ю. Филатова // Материалы XI-й международной конференции «Современные технологии восстановительной медицины. Профессиональное долголетие и качество жизни» - 2010. - С.98-99.

12.Буров И.В. Электромагнитные поля - абиотический фактор урбанизированного Севера РФ / Ю.Г. Бурыкин, A.C. Бурыкина, А.И. Ильина // Экологический вестник Югории - 2010. - Т. VII, № 1. - С. 18-29.

1 З.Буров И.В. Изучение взаимодействия зрительного и двигательного анализаторов человека при восприятии слабых световых стимулов человеком / Ю.Г. Бурыкин, К.В. Наумов, Н.В. Тиде // Синергетика природных, технических и социально-экономических систем: сб. статей VIII Международной заочной научной конференции. - Тольятти: Изд-во ПВГУС, 2010.-С.77-82.

14.Буров И.В. Системный синтез параметров памяти человека с помощью расчета матриц межаттракторных расстояний. / М.А. Филатов, H.A. Митющенко // Материалы Всероссийской научной конференции «Современные проблемы биологических исследований в Западной Сибири и на сопредельных территориях» - Сургут, 2011.-С.169 - 171.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

БДС - биологическая динамическая система

ВПФ - высшие психические функции

ВСО - вектор состояния организма

ВСОЧ - вектор состояния организма человека

ДСП - детерминистско - стохастический подход

КРС - кардио-респираторная система 2

КА - квазиаттрактор

ККП - компартментно-кластерный подход

со см

ККТБ - компартментно-кластерная теория биосистем ПП - параметры порядка ПФП - психофизиологическая параметры СМ

ТХС - теория хаоса и самоорганизации ФПС - фазовое пространство состояний ФСО - функциональные системы организма !

ХМАО - Ханты-Мансийский автономный округ - Югра

Формат 60x84/16. Объем 1,01 уч.-изд.л. Тираж 60 экз. Заказ №257. Отпечатано на ризографе в полиграфическом отделе СурГУ, 628400, г. Сургут, ул. Лермонтова, 5.

2012343764